ArcGIS Desktop

  • ArcGIS Pro
  • ArcMap

  • My Profile
  • Справка
  • Sign Out
ArcGIS Desktop

ArcGIS Online

Картографическая платформа вашей организации

ArcGIS Desktop

Полноценная профессиональная ГИС

ArcGIS Enterprise

ГИС предприятия

ArcGIS for Developers

Инструменты для встраивания приложений с местоположениями

ArcGIS Solutions

Бесплатные шаблоны карт и приложений для отрасли

ArcGIS Marketplace

Получение приложения и данных для вашей организации.

  • Документация
  • Поддержка
Esri
  • Войти
user
  • Мой профиль
  • Выход

ArcMap

  • На главную
  • Начало работы
  • Карта
  • Анализ
  • Управление данными
  • Инструменты
  • Дополнительные модули

Просмотреть обучающие примеры

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

  • Краткая информация
  • Использование
  • Синтаксис
  • Пример кода
  • Параметры среды
  • Информация о лицензиях

Краткая информация

Оценивает точность отдельных образцов обучающей выборки. Точность перекрестной проверки вычисляется при помощи предварительно созданного результата обучающей классификации в файле .ecd и обучающих выборок. В выходные данные входит набор растровых данных, содержащий значения неправильно классифицированных классов, и набор данных обучающей выборки с показателями точности для каждой обучающей выборки.

Использование

  • Инструмент использует входной растр, дополнительный входной растр и файл определения классификатора .ecd для создания на лету слоя классификации. Затем слой классификации используется как базовый и сравнивается со всеми полигонами или точками обучающей выборки. Поскольку идеальная обучающая выборка должна содержать только пикселы отображаемого класса, для каждой выборки путем сравнения всех правильно и неправильно классифицированных пикселов вычисляется точность. Показатель точности (для полигона/точки) вычисляется как отношение number of correctly classified pixels / number of total pixels для каждой обучающей выборки.

  • Значение - десятичное число, которое для полигональных обучающих выборок может варьироваться от 0 до 1. Для точек значение равно либо 0, либо 1.

  • Для улучшения классов в обучающих выборках результаты могут использоваться следующим способами:

    • Воспользуйтесь таблицей атрибутов выходной обучающей выборки для сортировки объектов выборки по точности и крупного просмотра каждого из них.
    • Используйте карту неклассифицированных классов, чтобы увидеть, где находится ошибка классификацию и определить ее причины.
    • После этого вы примите решение, сохранять, удалять или изменять обучающие объекты.

Синтаксис

InspectTrainingSamples (in_raster, in_training_features, in_classifier_definition, out_training_feature_class, out_misclassified_raster, {in_additional_raster})
ПараметрОбъяснениеТип данных
in_raster

Входной классифицируемый растр.

Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String
in_training_features

Класс объектов обучающей выборки создан на панели Менеджер обучающих выборок.

Feature Layer; Feature Class; Raster Catalog Layer
in_classifier_definition

Выходной файл классификации .ecd любого из инструментов классификации с обучением. .ecd - это файл JSON, который содержит информацию об атрибутах, статистику и другую информацию, необходимую для классификатора.

File
out_training_feature_class

Выходные отдельные обучающие выборки сохраняются как класс объектов. Связанная атрибутивная таблица содержит дополнительное поле с показателем (баллами) точности.

Feature Class
out_misclassified_raster

Не классифицированные, не попавшие в обучающие выборки области растра со значениями NoData. В обучающих выборках правильно классифицированные пикселы имеют значения NoData, а неправильно - значения соответствующих классов. В результате получается индексная карта неклассифицированных значений классов.

Raster Dataset
in_additional_raster
(Дополнительный)

Дополнительно включите вспомогательные наборы растровых данных, такие как спектрозональное изображение или ЦМР, для создания атрибутов и другой необходимой для классификатора информации. Растр, который понадобится при вычислении атрибутов, таких как среднее или среднеквадратическое отклонение.

Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String

Пример кода

InspectTrainingSamples, пример 1 (окно Python)

В этом примере проверяется пригодность для классификации обучающих выборок.

### InspectTrainingSamples example 1 (Python window)
import arcpy
from arcpy.sa import *

in_img = "C:/Data/wv2.tif"
trn_samples1 = "C:/out/ts.shp"
ecd = "C:/Data/svm.ecd"
seg_in_img = "C:/Data/seg.tif"
trn_samples2 = "C:/out/ts2.shp"

out_misclassified_raster = InspectTrainingSamples(in_img, trn_samples, ecd,
                                                  trn_samples2, seg_in_img); 
out_misclassified_raster.save("C:/temp/misclassified.tif")
InspectTrainingSamples, пример 2 (автономный скрипт)

В этом примере проверяется пригодность для классификации обучающих выборок.

### InspectTrainingSamples example 2 (stand-alone script)
import arcpy
from arcpy.sa import *

out_misclassified_raster = InspectTrainingSamples("C:/Data/wv2.tif", 
                                                  "C:/out/ts.shp", 
                                                  "C:/Data/svm.ecd", 
                                                  "C:/out/ts2.shp", 
                                                  "C:/Data/seg.tif"); 
out_misclassified_raster.save("C:/temp/misclassified.tif")

Параметры среды

  • Экстент
  • Выходная система координат
  • Растр привязки

Информация о лицензиях

  • ArcGIS Desktop Basic: Требует Spatial Analyst
  • ArcGIS Desktop Standard: Требует Spatial Analyst
  • ArcGIS Desktop Advanced: Требует Spatial Analyst

Связанные разделы

  • Обзор группы инструментов Сегментация и классификация
  • Что такое классификация изображений?
  • Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением
  • Классификатор произвольных деревьев с обучением
  • Классификатор опорных векторов с обучением
  • Классифицировать растр
  • Создать обучающие выборки из исходных точек

ArcGIS Desktop

  • На главную
  • Документация
  • Поддержка

ArcGIS Platform

  • ArcGIS Online
  • ArcGIS Desktop
  • ArcGIS Enterprise
  • ArcGIS for Developers
  • ArcGIS Solutions
  • ArcGIS Marketplace

Об Esri

  • О нас
  • Карьера
  • Блог Esri
  • Конференция пользователей
  • Саммит разработчиков
Esri
Расскажите нам, что вы думаете.
Copyright © 2019 Esri. | Конфиденциальность | Правовая информация